Diseño de una estrategia de reconocimiento de patrones en un escenario de múltiples expertos

Gustin Sacanambuy, Iván Darío Y Bolaños Ledezma, Mauricio (2017) Diseño de una estrategia de reconocimiento de patrones en un escenario de múltiples expertos. Project Report. Universidad de Nariño, Pasto.

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Resumen

Actualmente, existe un avance computacional significativo en estrategias de aprendizaje automático para disciplinas donde se hace necesario la extracción de información en volúmenes de datos. Típicamente, aquellas estrategias de aprendizaje son entrenadas haciendo uso de conocimientos previos, establecidos por el criterio de un solo experto o profesional. Sin embargo, en ciertos contextos tales como el diagnóstico clínico, la evaluación académica de estudiantes y la valoración de alimentos, además de la cata de vinos, se hace necesario contar con múltiples criterios debido a que en la mayoría de casos la percepción subjetiva de un experto podría no ser suficiente para generar confiabilidad en los análisis. Si bien, el acceso a múltiples opiniones disminuye las ambigüedades en los resultados de análisis, los expertos pueden incurrir en errores en la asignación de etiquetas por diferentes motivos. Por esta razón se han desarrollado métodos capaces de clasificar datos con múltiples etiquetas asignando grados de confiabilidad a los etiquetadores en función de su desempeño. El propósito de este proyecto de tesis es diseñar e implementar una estrategia de clasificación supervisada en un ambiente de múltiples expertos, partiendo del análisis de datos con múltiples etiquetas. Para este fin, se establece un estudio comparativo de clasificadores con el fin de identificar la factibilidad de su extensión a múltiples expertos, además, se propone un enfoque novedoso a partir de una mezcla ponderada de clasificadores donde los valores de ponderación son calculados por medio de matices kernel y agrupación de centroides con algoritmos genéticos, finalmente, se elabora un simulador para presentar de manera interactiva los resultados de clasificación. Los resultados demuestran que el enfoque propuesto tiene un mejor rendimiento que los métodos convencionales de clasificación.

Tipo de Elemento:	Monografía (Project Report)
Información Adicional:	Director: Phd. Diego Hernán Peluffo Ordóñez Ingeniero Electrónico
Palabras Clave:	clasificación de datos, confiabilidad, etiquetas, estrategia de clasificación
Asunto:	Q Ciencias > QA Mathematics > QA76 Computer software T Tecnología > T Technology (General) T Tecnología > T Technology (General) > T201 Patents. Trademarks T Tecnología > TA Engineering (General). Civil engineering (General) T Tecnología > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Division:	Facultad de Ingeniería > Programa de Ingeniería Electrónica > Trabajos de grado
Depósito de Usuario:	Monitor Biblioteca Dos
Fecha Deposito:	14 Jun 2023 15:47
Ultima Modificación:	14 Jun 2023 15:47
URI:	http://sired.udenar.edu.co/id/eprint/8138

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